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通过Azure DataBricks MLFlow进行令人尴尬的并行超参数搜索

晏经武
2023-03-14

概念问题。我的公司正在推动 Azure 数据砖。我正在努力了解这会把我们带到哪里。

我正在将本地完成的一些工作移植到 Azure 数据砖平台。我想使用 Azure 数据砖 MLfLow 对大量超参数组合运行一个试验。我正在使用 PyTorch 来实现我的模型。

我有一个有8个节点的集群。我想以一种令人尴尬的并行方式在所有节点上开始参数搜索(每个节点运行一次,独立运行)。这是不是像创建一个MLflow项目一样简单,然后对每个超参数组合使用mlflow.projects.run命令,数据库MLflow会处理剩下的事情?

这种技术能做到吗?我在找一些可以让我实现这一目标的参考资料。

共有1个答案

柯景龙
2023-03-14

简短的回答是肯定的,这是可能的,但不会像运行单个mlflow命令那样简单。您可以使用Spark Python UDF并行化单节点工作流,这个笔记本就是一个很好的例子

我不确定这是否适用于pytorch,但有一个hyperopt库,可以让您使用Spark在参数间并行搜索-它与mlflow集成,并在databricks ML运行时可用。我只在scikit学习中使用过它,但它可能值得一看

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